Professora: Viviane Dal Molin de Souza Disciplina: Inteligência Artificial
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Professora: Viviane Dal Molin de SouzaDisciplina: Inteligência Artificial
Aula 1Aula 1Introdução à Introdução à Inteligência Inteligência Artificial (IA)Artificial (IA)
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IAIA
• O que Inteligência...(?)
• ...Artificial?
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O que é IA?O que é IA?
Objetivo: desenvolver sistemas para realizar tarefas que, no momento:– são melhor realizadas por seres humanos que por máquinas, ou– não possuem solução algorítmica viável pela computação convencional (problemas de caixeiro viajante, ...)
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Teste de TuringTeste de Turing
http://www.turing.org.uk/turing/
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Teste de TuringTeste de Turing•O Teste de Turing é um teste proposto para se determinar se um programa é ou não inteligente, ou seja, O programa é inteligente se a pessoa que participa no teste não for capaz de dizer se foi o programa ou o ser humano que respondeu às suas perguntas.•Existem alguns programas inteligentes que "conversam em português", criados com o objetivo de passar no Teste de Turing, conversando com os usuários como se fossem pessoas de verdade como a Sete Zoom e Ed Outromundo.
•http://pt.wikipedia.org/wiki/Teste_de_Turing•http://bot.insite.com.br/sete/•http://www.conpet.gov.br/ed/#
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Sistemas InteligentesSistemas Inteligentes
Um sistema inteligente deve ser capaz de adaptar-se a novas situações, raciocinar, entender relações entre fatos, descobrir significados, reconhecer a verdade e aprender com base em sua experiência.
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Características de sistemas ditos Características de sistemas ditos “inteligentes”?“inteligentes”?
Comportamento inteligente de artefatos em ambiente complexo:
– percepção
– raciocínio
– aprendizado
– comunicação
– ação e planejamento
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HistóricoHistórico 1943 - 1956 : A gestação1943 - 1956 : A gestação
•1943 : Primeiro trabalho - Modelo artificial de neurônios (Warren McCulloch e Walter Pitts)•1950-1953: Programas de xadrez para computador (Claude Elwood Shannon, 1950; Alan Mathison Turing, 1953)•1952: Primeira rede neural (Marvin Minsky e Dean Edmonds)•1956 : Conferência Dartmouth (10 participantes) - Termo IA criado em 1956 pelo pesquisador americano John McCarthy
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HistóricoHistórico 1943 - 1956 : A gestação1943 - 1956 : A gestação
•Verão de 1956 : Conferência de Dartmouth (10 participantes)•Se define ramo do conhecimento com nome de “Inteligência Artificial” (John McCarthy)•Marvin Minsky prefere simplesmente dizer que “inteligência artificial é a ciência de fazer com que máquinas façam coisas que requerem inteligência, se feitas pelos homens”
http://web.media.mit.edu/~minsky/
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HistóricoHistórico1952 - 1969 : Período de muito entusiasmo e grandes expectativas (muitos 1952 - 1969 : Período de muito entusiasmo e grandes expectativas (muitos
avanços com sucesso)avanços com sucesso)
•General Problem Solver (GPS) – 1957 Allen Newell (1927-1992) e Herbert Simon, (1916-2001)•Como o GPS foi destinado a ser um solucionador geral de problemas, ele pode ser aplicado somente para problemas "bem-definidos", como provar teoremas em lógica ou geometria, quebra-cabeças de palavras e jogos de xadrez.
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HistóricoHistórico1952 - 1969 : Período de muito entusiasmo e grandes expectativas (muitos 1952 - 1969 : Período de muito entusiasmo e grandes expectativas (muitos
avanços com sucesso)avanços com sucesso)
•Arthur Samuel (1901-1990) desenvolveu um programa capaz de jogar damas ao nível de um jogador de torneio. O programa jogava melhor do que o seu autor.
•1958 : John McCarthy no Lab Memo n.1 do MIT define a linguagem de programação Lisp.
•1958 : McCarty publicou um artigo intitulado “Programs with common sense”.
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HistóricoHistórico1966 - 1974 : Uma dose de realidade1966 - 1974 : Uma dose de realidade
•DENDRAL - Análise de compostos orgânicos para determinar a sua estrutura molecular.•MYCIN – Sistema especialista capaz de diagnosticar infecções no sangue (dispunha de mais de 450 regras). Este sistema tinha um desempenho tão bom quanto de alguns médicos especialistas e melhor do que de médicos ainda com pouca experiência.•1972 : Linguagem Prolog (programação em lógica) - Edinburgh/Marseilles.•LUNAR (interface para geólogos interrogarem sobre as mostras de rochas trazidas pela Appolo na missão lunar - o primeiro usado por pessoas que não os projetistas do sistema).
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HistóricoHistórico198X : Continua a evolução ...198X : Continua a evolução ...
•1980: Projeto japonês: a quinta geração de computadores (IA, Prolog, PLN) repercussões no financiamento global para a área de IA.
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HistóricoHistórico90 - 20xx: IA moderna90 - 20xx: IA moderna
•1991 : Sistemas de IA utilizados com sucesso na guerra do Golfo.•1993 : Sistema capaz de conduzir um carro numa auto-estrada a cerca de 90 Km/h. O sistema usa câmaras de vídeo, radar e laser.•1993 : Um sistema detecta colisões na rua, chamando automaticamente para emergência.•1996 – 1997: Deep Blue vence Kasparov. •2000 : Começam a surgir brinquedos inteligentes.•2001 : Computador se comunica ao nível de uma criança com 15 meses.
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Deep Blue X KasparovDeep Blue X Kasparov
O Primeiro grande momento da inteligência artificial
• algoritmos de busca• computadores de altavelocidade• hardware específico paraxadrez
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Tendências atuaisTendências atuais
•passagem de sistemas experimentais para aplicações reais de larga escala
•representação de conhecimento
•reconhecimento da fala
•robótica
•visão
•internet
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AplicaçõesAplicações
•Pesquisa operacional: busca e otimização, heurísticas em geral
•Jogos: xadrez, damas, etc.
•Processamento de linguagem natural: tradução automática, verificadores ortográficos e sintáticos, interfaces para BDs, reconhecimento da fala, etc.
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•Sistemas tutores: modelagem do aluno, escolha de estratégias pedagógicas, etc.
•Percepção: visão, tato, audição, olfato, paladar...
•Robótica (software e hardware): manipulação, navegação, etc.
AplicaçõesAplicações
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AplicaçõesAplicações
•Sistemas especialistas: atividades que exigem conhecimento especializado e não formalizado•Tarefas: diagnóstico, previsão, monitoramento, análise, planejamento, projeto, etc.•Áreas: medicina, finanças, engenharia, química, indústria, arquitetura, arte, computação,...•Computação: bancos de dados dedutivos, interfaces adaptativas, mineração de dados (data mining), programação automática, etc.
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DificuldadesDificuldades
Representação:
•Como traduzir uma tarefa em informação estruturada e processos de informação
•Generalidade x eficiência
•Explosão combinatória (espaço de solução): reproduzir as jogadas possíveis do Xadrez
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DificuldadesDificuldadesXadrezXadrez
•Impossível reduzir o problema a um formalismo matemático
•Uma busca exaustiva do melhor movimento é impraticável
•Solução baseada em heurísticas
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DificuldadesDificuldades
Como reconhecer uma maçã no supermercado?– Contexto: maçãs serão encontradas junto com outras frutas (conceito)– Segmentação: como saber onde começa e acaba uma fruta? É preciso reconhecer cores, textura, tamanho– Representação e similaridade: como diferenciar maçãs de peras, mangas? Há vários modelos visuais para representar formas de diferentes frutas, comparáveis entre si.
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FundamentosFundamentos
IA
Matemática
Filosofia
Psicologia
Computação
Sociologia
Lingüística
Genética
Neuro-Fisiologia
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ParadigmasParadigmas
•Simbólico (IA clássica ou GOFAI): metáfora lingüísticaex. sistemas especialistas, agentes,...•Conexionista: metáfora cerebralex. redes neurais artificiais•Evolucionista: metáfora da naturezaex. algoritmos genéticos, vida artificial•Estatístico/Probabilísticoex. Redes Bayesianas, sistemas nebulosos
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Onde aplicar IA?Onde aplicar IA?
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Produção de jogos e históriasProdução de jogos e históriasinterativasinterativas
•Como modelar o ambiente físico e o comportamento/personalidade dos personagens?
•Como permitir uma boa interação com usuário?
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Controle de RobôsControle de Robôs
Como obter navegação segura e eficiente, estabilidade, manipulação fina e versátil?
E no caso de ambientes dinâmicos e imprevisíveis?
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Automação de sistemas Automação de sistemas complexoscomplexos
•Como modelar os componentes do sistema e dar-lhes autonomia?
•Como assegurar uma boa comunicação e coordenação entre estes componentes?
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Busca de informação na WebBusca de informação na Web
•Como localizar a informação relevante?
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Recomendação de produtosRecomendação de produtos
•Como fazer recomendações personalizadas de produtos?
•Como modelar os perfis dos compradores?
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PrevisãoPrevisão
•Como prever o valor do dólar (ou o clima) amanhã?
•Que dados são relevantes? Há comportamentos recorrentes?
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Detecção de Intrusão e Filtragem Detecção de Intrusão e Filtragem de Spamde Spam
•Como saber se uma mensagem é lixo ou de fato interessa?
•Como saber se um dado comportamento de usuário é suspeito e com lidar com isto?
![Page 33: Professora: Viviane Dal Molin de Souza Disciplina: Inteligência Artificial](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062408/5681389e550346895da05837/html5/thumbnails/33.jpg)
Sistemas de ControleSistemas de Controle
•Como brecar o carro sem as rodas deslizarem em função da velocidade, atrito, etc.?
•Como focar a câmera em função de luminosidade, distância, etc.?
•Como ajustar a temperatura em da quantidade de roupa, fluxo de água, etc.?
![Page 34: Professora: Viviane Dal Molin de Souza Disciplina: Inteligência Artificial](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062408/5681389e550346895da05837/html5/thumbnails/34.jpg)
InterfaceInterface
•Como dar ao usuário a ajudar de que ele precisa?
•Como interagir (e quem sabe navegar na web) com celular sem ter de digitar (hands-free)?
![Page 35: Professora: Viviane Dal Molin de Souza Disciplina: Inteligência Artificial](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062408/5681389e550346895da05837/html5/thumbnails/35.jpg)
O que estes problemas têm emO que estes problemas têm emcomum?comum?
•Grande complexidade (número, variedade e natureza das tarefas)
•Não há “solução algorítmica”, mas existe conhecimento
•Modelagem do comportamento de um ser inteligente (conhecimento, aprendizagem, iniciativa, etc.)
![Page 36: Professora: Viviane Dal Molin de Souza Disciplina: Inteligência Artificial](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062408/5681389e550346895da05837/html5/thumbnails/36.jpg)
Resumindo IAResumindo IA
Área da computação que, há décadas, lida com esses problemas.Objetivo:•Construir (e aprender a construir) programas que, segundo critérios definidos, exibem um comportamento inteligente na realização de uma dada tarefa.
Decomposta em várias sub-áreas•representação do conhecimento, percepção, aprendizagem,•processamento de linguagem natural, planejamento,...
Interagindo com outras áreas•Computação, sociologia, estatística, economia, psicologia, lingüística, lógica, educação, ...
![Page 37: Professora: Viviane Dal Molin de Souza Disciplina: Inteligência Artificial](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062408/5681389e550346895da05837/html5/thumbnails/37.jpg)
•Machado, V. P. Inteligência artificial: uma abordagem centrada em agentes, INFOCEFET 2005, CEFET-PI.•Vieira, R.; Osório, F. Inteligência artificial e sistemas inteligentes, UNISINOS, http://www.inf.unisinos.br/~renata•Ramalho, G. Introdução à sistemas inteligentes, Cin, UFPE.•Shubeita, F. Programação evolutiva e lógica fuzzy, CMP 135, UFRGS, 2003.•Sucupira, I. R. Métodos heurísticos genéricos: meta-heurísticas e hiper-heurísticas, IME-SP.•Coelho, Leandro. Notas de Aula.
Referências BibliográficasReferências Bibliográficas